灰色verhulst模型在长春市人口预测中的应用

本文介绍了灰色系统模型在人口预测中的应用,并针对传统灰色GM(1,1)模型在长期人12预测中所存在的问题,提出了利用灰色系统中的verhulst模型可以较好地进行长期人口预测.并利用这两种模型分别对长春市未来人口总量进行了预测,对比所得结果发现,verhulst模型相对更适于进行中长期的人口预测.     

灰色verhulst模型在长春市人口预测中的应用

本文介绍了灰色系统模型在人口预测中的应用,并针对传统灰色GH(1,1)模型在长期人口预测中所存在的问题,提出了利用灰色系统中的verhulst模型可以较好地进行长期人口预测.并利用这两种模型分别对长春市未来人口总量进行了预测,对比所得结果发现,verhulst模型相对更适于进行中长期的人口预测.     

基于两种新型灰色模型的中国人口预测

人口系统是一个典型的灰色系统.根据1949-2005年中国人口发展的最新统计资料,提出并建立离散灰色增量模型和新初值灰色增量模型,对未来中国人口发展趋势进行预测研究.结果表明,到2006年底中国人口约达13.1471亿,到2010年将不超过13.408亿,2020年不超过13.911亿,2030年约为14.26亿,2040年约为14.50亿,到2050年约为14.66亿.     

基于灰色预测和神经网络的人口预测

人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求量控制性指标,调整土地利用结构,实现土地供需平衡,解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确,直接关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非线性映射能力的特性,提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的NARMA(p,q)的递归网络模型进行一步预测及其灰色预测GM(1,1)等维新息模型预测,然后再用前馈神经网络对GM(1,1)模型和递归网络模型的预测值进行组合预测以作为其最终的预测值。以温州市为例,对其总人口进行了试验预测。结果表明：NARMA(p,q)递归网络模型比GM(1,1)模型具有更高的预测精度,而FNN模型的组合预测效果优于其它单一预测模型。     

长江三峡库区人口预测动力学模型及其计算研究

以中国长江三峡库区人口作为研究对象,建立人口发展动力学模型,以2010年三峡库区人口教为初始值求解了所建立人口动力学模型。运用软件对数据进行计算处理,并利用软件做出了三峡库区2010-2060年人口发展趋势图,由此可预测出长江三峡未来人口发展状况。针对该地区未来人口预测,提出了人口发展控制的若干建议。     

人口预测中的模型选择与参数认定

人口预测模型的选择和预测参数的科学认定,是人口预测实践中最重要的两个基本环节.依据人口发展变化的自然特征和遵循人口预测的科学原则和方法,是取得优秀预测成果的重要保证.     

灰色—马尔柯夫模型在股票价格预测中的应用

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益，因而对预测的准确性要求较高。尝试将灰色系统理论应用于股票市场，在对GM（1，1）模型和马尔柯夫模型详细剖析的基础上将两者结合为一，建立相应的灰色－马尔柯夫预测模型，并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。     

离散灰色模型在科技人才资源预测中的应用

根据统计资料,应用离散灰色预测模型对中国未来科技人才资源的发展趋势进行了预测和研究,发现对比传统的GM(1,1)预测模型,离散灰色模型具有更高的拟合精度。     

灰色系统在股指趋势预测中的应用

灰色系统理论以“小样本”、“贫信息”的不确定系统为研究对象,主要通过对“部分”已知信息的生成、开发、提取有价值的信息。中小股民囿于认知能力、成本等因素制约,无法充分利用股市上的信息,判断股市行情走势。本文利用灰色系统中的DGM试图建立一个便于中小股民操作的股指走势预测模型,帮助中小股民把握股指走势,具有一定的应用价值。     

灰色--马尔可夫模型在高科技企业销售预测中的应用

对高科技企业产品销售的预测是制定企业经营决策的重要依据．也是开展好其他各项经营预测的基础。通常所用的线性回归预测或灰色模型预测．都只是就时间序列的数据进行纯数学的处理,而没有考虑到经济、自然和社会因素对高科技企业销售收入影响的后效性,而且．由于这些因素的影响．使得高科技企业在创     

投资项目灰色优选模型及其应用

介绍了灰色关联度的基本理论，并尝试性地将其应用于投资项目的决策；结合模糊数学和灰色系统理论，建立了决策模型，以对投资项目进行选优。     

基于灰色GM(1,1)模型的四川省物流需求预测

以四川省2011-2015年的货运量数据为基础,根据灰色系统理论建立灰色GM(1,1)模型,对四川省未来五年的货运量进行预测.最后用残差检验和后验差检验的方式对预测结果进行检验,进一步证明预测结果的可信性.     

灰色关联神经网络模型在股指预测中的应用

本文将灰色关联和神经网络结合,构建基于灰色关联分析的神经网络模型,并将此模型在股指预测中做实证研究。     

灰色GM(1,1)模型在综合医院业务收支预测中的应用

基于灰色GM(1,1)模型,对综合医院的业务收入和业务支出进行预测,从而为推进公立医院改革,理顺医院补偿机制等提供有效的参考依据。分析结果表明,灰色GM(1,1)模型能较好地预测医院业务收支的发展趋势,具有较强的实用性。     

城乡规划中人口预测的常用方法

本文针对目前城乡规划中人口规模预测存在的一些问题进行深入分析,指出了人口预测不准确造成的不利影响,分析了这种情况的成因,提出了一些常见的预测方法,并进行举例说明.     

灰色预测模型在房地产投资预测中的应用

本文简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与模型检验.通过对合肥地区近年来房地产开发投资数据的分析,建立了GM(1,1)模型,经模型检验,该预测模型可靠,分析结果具有一定的参考价值.     

灰色预测在地价评估中的应用

土地价格主要受市场供求关系的影响 ,在市场变化无常时 ,由于土地价格的变动幅度大 ,采用长期趋势法进行预测精度往往不高 ,这时必须寻求新的方法。灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授于 1982年首次提出来的。灰色系统是指既含有白色信息又含有黑色信息的系统 ,是相对于黑色系统和白色系统而言的。黑色系统是指人们对系统的内部结构、参数、特征一无所知 ,只能从系统对多次输入的响应来研究的系统 ,这里的黑表示信息完全缺乏。反之 ,一个系统的内部结构、参数、特征是完全确知的 ,则称为白色系统 ,这里的白表示信息充分。而介入黑色系统和白…     

灰色评价方法在顾客满意测评中的应用

近年来,顾客满意度成为评估企业业绩效的一个重要的非财务指标,而如何提高顾客对产品和服务的满意程度,赢得长期顾客是决定企业在市场竞争中成败的关键。就顾客满意的形成机理、顾客满意的构成和顾客满意度的测评作了一些有益的探讨。     

灰色系统理论在需求量预测中的应用

文章根据灰色系统理论 ,用GM ( 1 ,1 )模型对需求量进行预测。模型检验表明 ,预测结果令人满意。     

基于灰色理论的中国人口空间分布模式预测

运用灰色理论对我国各个省市未来人口总量进行预测,并应用GIS的空间自相关理论和方法对未来人口空间分布模式做出预测。研究认为,从2005年到2020年中:北京、天津、江苏、上海、浙江等省市始终保持与周围省市人口密度的高高关联关系,围绕这些省市的省份区域形成了相对人口聚集区域,西部许多省份及东北几省与周围的省份人口密度是维持着低低关联模式。广东省始终保持与周围省市人口密度的高高关联关系,即本省只是单独形成了一个聚集点。2014年是我国人口空间分布格局变动较大的时期。